政府资助对企业R&D投入的影响——来自我国大中型工业企业的证据

郭迎锋，顾炜宇，乌天玥，王立勇

(1.中国人民大学　马克思主义学院，北京，100187；2.中央财经大学　经济学院，北京　100081；

3.华盛顿大学　数学系，美国　西雅图　98105；4.中央财经大学　统计与数学学院，北京　100081)



政府资助对企业R&D投入的影响
——来自我国大中型工业企业的证据

郭迎锋1，顾炜宇2，乌天玥3，王立勇4

(1.中国人民大学马克思主义学院，北京，100187；2.中央财经大学经济学院，北京100081；

3.华盛顿大学数学系，美国西雅图98105；4.中央财经大学统计与数学学院，北京100081)

摘要：本文旨在分析政府资助对企业R&D投入的影响效果及其影响因素。利用我国大中型工业企业省际面板数据发现，政府资助效果受到工业化阶段和资助对象选择的影响而显著不同。政府对企业的R&D资助会对企业自身R&D投入形成杠杆效应，且该效应随着工业化进程而不断增强；政府对科研机构的R&D经费资助对企业R&D投入有挤出效应，政府对高等院校的R&D资助对企业R&D投入有杠杆效应；总体上，目前政府资助效果仍表现为杠杆效应，但这一效果由于政府偏好资助科研机构而大幅减弱；中国政府对企业直接资助率较低，未能有效发挥政府资助效果；金融约束和资金可得性是影响企业R&D投入的重要因素。

关键词：政府资助；企业R&D投入；效果；影响因素

一、问题提出

我国经济增长方式当前正处在从要素驱动向创新驱动的转型过程中，十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中，创新已经被明确为国家发展全局的核心[1]。而且，针对当前我国的供给侧改革，R&D投入取得突破成为其中的关键。由于企业R&D投入在我国R&D经费投入中已经占据主体地位，企业R&D投入就成为其中关键中的关键。但R&D活动有较强的正外部性特征，在处理R&D的投入过程中需要正确处理好政府与市场的关系，因此，在中央全面深化改革领导小组批准实施的《深化科技体制改革实施方案》中提出了三个方面17条政策措施，强调通过健全技术创新的市场导向机制和政府引导机制，加强产学研协同创新，引导各类创新要素向企业集聚，以提高企业在技术创新决策、研发投入、科研组织和成果转化等方面的主体地位与作用[2]。

但当前我国的R&D投入与支出上还存在一些问题。第一，与国际上研发大国的差距明显。虽然我国的研发强度(研发投入与GDP比值)从2003的1.13%增加到2014年的2.05%*数据来源：2004-2015年的《中国科技统计年鉴》。下文中如无特别说明，具体数据均来源于《中国科技统计年鉴》。，但在世界各国2012年研发强度上排名上中国仅列第25位，美国在2012年达到了2.81%，德国、日本、韩国和以色列在2013年分别达到了2.85%、3.47%、4.14%和4.21%*数据来源：世界银行数据库http://data.worldbank.org.cn/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS/countries/1W?display=default。。从企业R&D投入来看，我国大中型工业企业的R&D投入仅占到主营业务收入的0.71%，与发达国家的2.5%-4%水平差距明显(陈建辉，2014)[3]。第二，我国R&D资金来源结构需要进一步探讨。我国当前处于工业化发展的第二阶段，依据国际经验，此阶段的R&D投入的主要特征是政府主导型或政府企业双主型(陈实、章文娟，2013)[4]，但从2007年起我国企业的R&D投入占比已经超过了70%占据主导的现状与这一背景相悖，而相悖是否意味着不合理，需要分析。第三，我国政府R&D资助的支出结构需要分析讨论。目前政府R&D经费资助主要投向科研机构与高等学校，2003-2014年间，科研机构和高等学校的政府R&D经费资助平均占比分别为61.26%和20.62%，而企业仅获得14.76%的资助。这一资助结构是否合理，且政府R&D资助对象的选择对资助效果是否有影响，需要进一步分析。

2014年我国大中型工业企业R&D经费投入占企业R&D经费投入总额的比例达到了92%，因此本文在研究中主要以大中型工业企业面板数据为样本，从横纵两个维度，即依据工业化阶段和资助对象的不同对政府资助的效果予以分析。前者主要基于地区发展的工业化程度的不同进行分析，后者主要从工业企业、科研机构和高等学校的资助结构进行分析。本文采用中国大中型工业企业的省际面板数据*一方面，大中型企业的证据争论相对较大(Lach,2002；Gerhard et al.,2004)，提供新的经验证据更有意义。另一方面，采用省际面板数据，能够考虑到二者关系的地区异质性与差异性。事实证明，这一考虑是重要的，因为中国地域比较广阔，各个地区经济科技发展环境存在较大差异。而且能够提高模型自由度，保证研究结果的稳健性。，主要数据来源是2004-2015年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，研究政府资助对促进企业R&D投入的效果及其因素。从数据和理论分析中，本文发现工业化发展阶段对政府资助效果有重要影响，在不同工业化阶段，企业对政府资助的反应程度有显著差异，而且许多企业特征或行业特征与工业化发展阶段密切相关，这些皆为政府资助效果的重要影响因素。

二、理论分析与研究假说

(一)文献分析

诸多的研究表明，企业R&D活动对提高创新、技术进步、生产率和经济增长等具有重要作用(Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie，2003)[5]。但由于R&D活动的“(准)公共物品”属性和较强的正外部性以及市场失灵的存在，单纯的企业自发R&D投入难以达到社会最优水平(Klette和Moen，2012)[6]，政府的激励和引导成为必须。对于政府R&D资助效果一般有三种研究方向：一是政府资助对企业R&D投入效果的总体评价。形成的结论有杠杆效应*杠杆效应是指政府资助的增加会引起企业自身R&D经费投入的增加。(Toole，Turvey和Turve,2009[7]；Coccia，2011[8]；白俊红和李婧，2011[9])或挤出效应*挤出效应是指政府资助的增加会导致企业自身R&D经费投入的减少。(肖丁丁等，2013[10])。二是针对政府R&D的不同资助方式的效果评价，就直接资助(财政拨款等)和间接资助(利息补贴和税收返还)两种方式进行比较。现有的研究成果均表明了政府间接资助对企业R&D投入有正向激励作用，但对直接资助方式的研究得到的结论有不一致。刘振(2009)[11]、张小红和逯宇铎(2014)[12]的研究结论为正向激励，但朱云欢和张明喜(2010)[13]、梁彤缨等(2012)[14]、孟贵珍(2015)[15]认为政府对企业R&D直接资助效果不显著或者间接方式比直接方式更有效。基于此本文对政府直接资助方式的探讨更有意义。三是针对不同对象(企业规模、行业属性和企业产权结构)的资助效果的评价。本文R&D数据分析主要着眼于大中型企业，因此关于企业规模大小对政府R&D资助的效果评价更为重要，在小规模企业和大中型企业的R&D投入受国家资助的影响效果比较上，比较一致意见的是小规模企业的R&D投入的杠杆作用更为显著(Lach，2002[16]；Gerhard等，2004[17]；孟贵珍，2015[15])，但也有部分学者，如Lee(2011)[18]、白俊红和李婧(2011)[9]认为企业规模不构成政府R&D资助效果的影响因素。总结而言，从本文的研究视角来看，着眼于两点：一是政府对企业R&D资助的直接方式，二是政府对大中型企业的R&D资助，这两点当前所引起的广泛争议凸显了本文的研究意义。

同时，这三种研究方向有两个问题没有解决或没有深入探讨，一是企业R&D投入受政府资助的关系机理上较少考虑政府资助对高等学校和科研机构的支出影响，只有师萍等(2007)[19]有所涉及；二是未考虑杠杆和挤出两种效应针对不同的发展阶段的企业情况，无法告诉我们随着经济发展，政府是否还应加大投入。因此，本文集中于这两方面的问题进行讨论，并直接聚焦于政府直接资助对企业的R&D投入影响上，忽略基本没有争议的间接资助方式的影响效果。

(二)数据分析

图1显示了中国历年R&D投入资金来源情况，右侧坐标表示企业资金、政府资金来源，左侧坐标表示国外资金、其他资金来源。可以看出，企业R&D投入和政府R&D资助占资金总量的绝大部分。另外，R&D投入总额在2003-2014年期间增长了7.45倍，平均增速为21.52%，政府R&D投入在2003年为460亿元，而2014年则达到2636.08亿元，平均增速为17.35%。企业R&D投入在2003年为925.4亿元，而2010年则提高到9816.51亿元，平均增速为24.15%。从占比情况看，政府R&D资助占比从2003年29.92%下降到2014年的20.25%；企业R&D投入占比则从2003年60.11%上升到2014年的75.52%。企业R&D投入与政府R&D资助相比，增长速度前者快于后者，在占比上前者上升后者下降，是否说明后者对前者有推动作用？有待于后文中进行验证与说明。从中国政府R&D资助的资金支出结构变化上看，中国的政府R&D资助的支出总体上以研究与开发机构为主，高等学校次之，企业比重最低，2003-2014年期间其平均占比分别为：61.26%、20.62%和14.76%。但从各结构占比的历年增长情况看，研究与开发机构所占比例基本呈降低走势(从2003年的69.54%下降至59.98%)，而企业所占比例呈增长态势(从2003年的10.27%上升到16.02%)，高等学校占比基本保持不变(2003-2014年在[19.04%,21.54%]区间内波动)。

上述数据变化可以分析出两种趋势：一是R&D总额中政府资助的占比下降而企业投入占比上升，二是在政府资助对象的中研究机构占比下降而企业占比提升，这两种趋势发生的背景是我国正处在工业发展的第二阶段且逐步向纵深发展，同时伴随着经济结构上供给与需求不平衡矛盾凸显，需求结构变化提出了对供给侧结构性变化的要求。从这两种趋势出发，需要分析政府资助对企业R&D投入的影响效果。图2的散点图反映政府资助与大中型工业企业R&D投入之间的关系，其中，纵轴表示大中型工业企业自身的R&D经费投入，横轴表示政府对大中型工业企业的直接R&D经费资助，图中直线为两条模拟线。如图2所示，企业自身的R&D投入与政府对企业的R&D经费资助之间呈现出显著的正相关关系，说明政府对企业的R&D经费资助会促进企业自身R&D投入的提高。从图中散点分布还可看出，企业自身R&D投入数据与政府对企业的R&D经费资助数据大致分布在两条不同斜率的模拟线附近，落在下方直线附近的数据主要来自工业化发展较为落后的省份，而位于上方直线附近的数据主要来自工业化进程较快或工业化较发达的省市，表明工业化发展阶段对政府R&D经费资助影响企业自身R&D经费投入的强度有显著影响。

(三)研究假说

本文的研究聚焦于政府资助对企业R&D的影响效果，从时间维度上引入了工业化发展阶段的路径依赖对我国不同地区工业企业的政府R&D资助效果进行分析，从结构层次上引入了大中型工业企业、科研机构和高等学校三个不同资助层级进行讨论。分别提出两个研究假说：

H1：随着工业化程度的提高，政府对企业的R&D资助会对企业R&D投入产生正向效果，且这一效果将变得愈发显著。

图1　中国R&D经费投入资金来源结构变化态势(单位：亿元)资料来源：数据来源于《中国科技统计年鉴》(2004-2015年)。

图2　企业R&D投入与政府资助之间的散点图(单位：万元)资料来源：数据来源于《中国科技统计年鉴》(2004-2015年)。

第一个理论假说的背景是工业化发展，基于当前我国处于工业化发展的第二阶段的基本判断。但政府R&D资助占比常年低于30%的现状与这一理论的特征(R&D投入的主要特征是政府主导型或政府企业双主型)相矛盾，且上述趋势一表明政府R&D资助占比在逐年下降，政府R&D资助的杠杆效应成为解决这一矛盾的有效办法。随着工业化发展阶段的推进，政府R&D资助的杠杆作用是在竞争效应、预期效应、创新环境改善效应、风险分担效应的综合作用下形成的。而且，按照国际R&D活动的统计规律，随着工业化发展阶段和经济发展水平的提升，政府R&D经费投入与企业R&D经费投入比例会不断发生变化，政府R&D投入比例会逐渐下降，企业R&D投入成为主体(David等，2000)[20]。因此上述几种效应的结果就是企业技术创新意识不断增强，R&D活动日益频繁，R&D人员供给弹性不断提高，R&D活动的边际预期收益率曲线的弹性变大，这都将提高政府资助的杠杆效应。

p：政府对高等院校的R&D资助会有利于企业增加R&D投入，而对科研机构的R&D资助会对企业R&D投入造成不利影响。

第二个理论假说的背景是科研机构、高等学校和企业在R&D投入上的不同角色定位。一般而言，高等学校和科研机构以基础研究和应用研究为主，但高等学校更侧重基础研究，科研结构更侧重应用研究，企业以试验发展为主，但随着企业R&D投入的增加会向上游延伸至应用研究。在相互关系上，企业与高等院校处于创新体系的两端，二者在知识生产、应用过程中具有明显的上下游关系和互补关系(Van Pottelsberghe de la Potterie,2008)[21]，而科研机构介于二者之间，随着高等学校R&D向下游扩展和企业R&D活动向上游延伸，科研机构与高等院校、企业之间均存在一定程度的替代关系(赵付民等,2006)[22]。但从实际情况来看，2014年的统计数据显示科研机构以试验发展为主，在基础研究、应用研究和试验发展的投入比例上分别为：13.44%、28.70%和57.86%，高等学校(三者比例为：36.59%、53.04%和10.37%)和企业(0.10%、3.13%、96.77%)的研发的投入基本与其定位基本符合*数据来源：依据2004-2015年的中国科技统计年鉴分析得出。。科研机构的这种实际投入比例与企业的R&D投入会形成重叠并形成竞争关系。政府R&D资助更多的投向科研机构，意味着企业R&D来源和投入的减少，如果H1成立，在杠杆效应的作用下政府R&D资助的机会成本会扩大。就高等学校所侧重的基础研究和应用研究而言，能为企业R&D活动提供更多的新知识、新构思；同时，为了促进基础研究成果与现实生产力的对接，企业从自身需要出发愿意与高等院校等进行产学研合作，增加应用性较强的科技成果研发，以及中试、大试等环节的投入，从而提高R&D经费投入水平。根据“三螺旋理论”，政府对高等院校的R&D资助会对高等院校技术转移产生影响，会导致大学技术转移活动的增加。O’Shea 等(2005)[23]发现，美国、加拿大等政府对高等院校的R&D资助会明显促进知识转移、技术转移活动的增加，推进高等院校——企业之间的有效互动。欧盟国家的一些实际经验也验证了这一点。Van Pottelsberghe de la Potterie(2008)[21]研究表明，政府对高等院校的R&D经费资助会促进企业R&D投入的增加。

三、模型框架、指标与数据描述

(一)模型框架

本文借鉴Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]，建立模型如下：

Yit=β0+β1·Xit+β2·Xit2+γ·Zit+αi+μit

(1)

其中，Yit表示省份i在t年度的企业R&D投入规模，β0是常数项，Xit表示省份i在t年度政府对企业的直接R&D资助额。为了反映政府对企业的R&D资助与企业自身R&D投入之间可能存在的非线性关系，模型中加入了政府对企业R&D资助的平方项。如果β2显著为正或显著为负，表示政府对企业的R&D资助与企业自身的R&D投入存在“U型”或“倒U型”关系，如果β2不显著，说明二者之间不存在这两种曲线关系；Zit表示控制变量，包括政府对科研机构的R&D资助、政府对高等院校的R&D资助等，并且根据经济理论和经济行为分析，借鉴Czarnitzki和Fier(2002)[24]等研究，在控制变量中还加入了银行等金融机构对企业的R&D贷款、大中型工业企业销售收入、大中型工业企业个数、大中型工业企业R&D人员数等；αi表示个体不可观测效应，用来表示不同省份的异质性；μit为随机误差项，满足经典假设。为了更好分析工业化发展程度对政府资助效果的影响，本文设置三个虚拟变量：

为了避免出现“虚拟变量陷阱”，本文只将D2i和D3i两个虚拟变量以乘法方式放入模型1中，而将D1i作为基础类别。

(2)

在模型(2)中，虚拟变量以乘法形式引入模型，主要是考察不同工业化发展阶段对政府资助与企业R&D投入之间关系强度的影响。在估计结果中，如果参数β3或β4显著非零，则说明工业化发展阶段对政府资助与企业R&D投入之间的关系存在显著影响，进一步通过系数的变化可观察具体影响方向和程度。

(二)工业化阶段的划分

工业化发展阶段主要根据农业就业所占比重、人口城市化率、三次产业的产值比等因素来划分。本文借鉴陈佳贵等(2006)[25]的划分方法但区别其划分为四个梯队的结果，根据工业化进程将中国各省份划分为3个梯队：工业化初期、工业化中期和工业化后期三个阶段。工业化程度较高的地区主要是北京、上海、天津、广东、江苏、浙江、山东等发达地区，而处于工业化程度较低的地区主要是新疆、陕西、宁夏、青海、甘肃、云南、广西等相对不发达地区。这与陈佳贵等(2006)[25]的划分结果基本一致，与中国各地区工业化发展的实际情况也基本吻合。这说明，近年来，虽然中国各地区的工业化发展程度在不断提高，但全国工业化发展的区域格局变化并不大。

(三)指标与数据描述

在模型1和模型2中，具体指标含义如下：

1.企业R&D投入。如文献分析中所述，政府资助对小公司的杠杆效应比较明显，相关争论较少，而对大公司的影响并无一致结论。因此本文专门选取中国大中型工业企业的数据为样本，即本文中的企业R&D投入主要是指大中型工业企业的R&D投入，相关数据较易获取。

2.政府对企业的R&D资助。亦如文献分析中所述，间接资助(利息补贴和税收返还)方式从现有的研究成果来看对企业R&D投入正向激励作用效果明显。而且税收返还或补贴等间接数据并不容易获取，因此本文主要分析政府对企业的直接R&D资助对企业R&D投入的影响。该项指标用各地区大中型工业企业的R&D经费中来自政府的部分表示。

3.政府对科研机构、高等院校的R&D资助。Guellec和VanPottelsberghedelaPotterie(2003)[5]指出，高等院校的科学研究对企业R&D投入有促进作用，因为高等院校生产出来的新知识有利于企业的应用技术研究和创新活动，能够为企业R&D过程提供支撑。为了考察政府资助对象的不同对资助效果所产生的影响，本文在计量模型中放入该两个变量，分别以科研机构、高等院校R&D经费中来自政府的部分表示。

4.银行等金融机构对企业R&D贷款。已有研究充分表明，银行信贷环境对企业投资有显著影响，所以在考察政府资助对企业R&D投入影响的模型中，将银行等金融机构对企业的R&D贷款作为控制变量是必要的。这一指标用大中型工业企业R&D经费中来自银行等金融机构的贷款量表示。

5.其它渠道获取的R&D经费。其他渠道获取的R&D经费主要包括国外贷款等。随着经济开放度的不断提高，利用外资成为企业R&D经费筹集的一个重要来源。本文用大中型工业企业的R&D经费中扣除政府资助、企业本身和金融机构贷款的部分表示。

6.大中型工业企业个数。以每年各个省份的大中型工业企业实际数量表示。一般认为，一个地区大中型工业企业数量越多，市场竞争程度就会越大，创新环境就会有所改善，从而对企业R&D活动会产生影响，所以在利用省际面板数据分析政府资助与企业R&D投入关系时，应该控制这一因素所带来的影响。

7.大中型工业企业销售收入。Lach(2002)[16]、Gerhard等(2004)[17]认为企业规模对政府资助效应有重要影响，而Lee(2011)[18]则认为企业规模没有显著影响。与此同时，销售收入对企业R&D投入还存在收入来源效应，故在研究中有必要将大中型工业企业销售收入作为控制变量，以反映企业规模和R&D投入来源的影响。这一变量以每年各个地区大中型工业企业实际销售收入表示。

8.R&D人员数量。R&D人员数量在一定程度上能够反映某地区的人才环境状况，会影响R&D投入的边际收益和边际成本，从而影响企业R&D投入规模。为了反映这一影响和差异，在模型控制变量中加入各地区大中型工业企业的R&D人员数量，以各地区大中型工业企业R&D人员实际数量表示。

本文实证分析所用数据来自2003-2014年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，模型中所涉及的所有名义变量均利用相应价格指数进行了调整，将名义量化为实际量，以消除价格变动的影响。

四、计量模型估计与实证分析

根据上述模型框架和中国大中型工业企业省际面板数据，本部分将从实证角度探讨政府资助效果的变化及资助对象选择的影响。

(一)面板数据单位根检验和协整检验

针对面板数据，目前被广泛使用的单位根检验方法有两个：IPS和LLC。与LLC方法不同，IPS方法考虑到面板数据异质性的存在。本文采用IPS检验方法的检验结果表明，大中型工业企业R&D投入、政府对企业的R&D经费资助、政府对科研机构和高等院校的R&D经费资助、大中型工业企业R&D贷款、大中型工业企业销售收入、大中型工业企业R&D人数等变量皆是一阶单整过程。

针对面板数据，目前被广泛使用的协整检验方法有两类：一类是以Johansen协整为基础的协整检验方法；另一类是以EG两步法为基础的协整检验方法，包括Kao检验和Pedroni检验。本文主要采用Kao检验，Kao检验对应的原假设是：变量之间不存在协整关系。本文得到的ADF值为-3.4212，伴随概率P值为0.0003，显著拒绝原假设，说明变量之间存在显著的协整关系或长期均衡关系，能够有效避免虚假回归问题。

(二)面板数据格兰杰非因果关系检验

如上所述，各变量之间存在协整关系，接下来可以讨论变量之间格兰杰因果关系的方向。从政府资助到企业R&D投入的单向因果关系意味着政府资助的信息有助于预测企业R&D投入的变化；从企业R&D投入到政府资助的单向因果关系意味着企业R&D投入的信息有助于预测政府资助的变化；双向因果关系则意味着二者之间互相影响。为了进一步深入分析政府对企业R&D经费资助对企业自身R&D投入的影响关系，本文首先对二者进行格兰杰非因果关系检验。如表1所示，政府对企业R&D资助与企业自身的R&D投入之间存在单向因果关系。政府对企业的R&D资助不是企业自身R&D投入的格兰杰原因的原假设在5%显著性水平下被拒绝，说明政府对企业的R&D资助是企业自身R&D投入的格兰杰原因，即政府对企业R&D资助的信息能够用来预测企业自身R&D投入的变化。另一方面，企业自身R&D投入不是政府对企业R&D资助的格兰杰原因的原假设不能被显著拒绝，这说明前者不是后者的格兰杰原因，即企业自身R&D投入信息无助于预测政府对企业的R&D资助的变化。

表1　企业R&D投入与政府资助之间的格兰杰非因果关系检验结果

(三)面板数据模型检验与估计

面板数据模型根据αi与Xit、Zit是否相关可分为固定效应和随机效应。在进行模型估计前，进行Hausman检验，检验αi与Xit、Zit是否相关。如果不存在相关性，则应采用随机效应模型。反之，应采用固定效应模型。表2显示，本文对模型1和模型2的Hausman检验统计量值分别为21.8517和33.8764，均大于2分布的临界值，且相应的伴随概率p值分别为0.0159和0.0000，充分表明“面板数据应采用随机效应模型”这一原假设被显著拒绝，说明面板数据模型应采用固定效应模型，而固定效应面板数据模型的参数估计量具有一致性。

表2　Hausman检验结果

为了避免模型中存在的内生性问题对模型估计结果优良性质的不利影响，在模型估计时，本文采用两阶段最小二乘法，采用变量的滞后一期作为工具变量。模型估计结果如表3所示：

在模型回归过程中，政府对企业R&D经费资助的平方项系数并不显著，说明政府对企业的R&D资助对企业自身的R&D投入不存在“U型”曲线或“倒U型”曲线的影响轨迹，或者说政府对企业R&D资助对企业自身R&D投入的影响距离倒U型曲线的拐点还相差甚远，原因可能是中国政府对企业R&D资助规模仍然太小，与David等(2000)[20]、Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]、Lee(2011)[18]等研究结果不同。故本文在回归中将政府对企业R&D资助的平方项从模型1和模型2中剔除。表3是剔除政府对企业R&D资助平方项后的回归结果。

(四)实证结果分析

从表3所示的回归结果来看，模型1和模型2拟合效果很好，所构建的模型能够充分解释被解释变量所包含的信息。

表3　模型1与模型2的实证估计结果

注：***表示参数估计在1%显著性水平下显著；**表示在5%显著性水平下显著；*表示在10%显著性水平下显著。括号内是参数显著性检验的伴随概率。

1.表3所示结果表明，H1是成立的。政府对企业的R&D资助对企业自身的R&D投入存在较强的正向影响，这一影响在1%显著性水平下显著。这说明，即使对大中型企业而言，杠杆效应也是显著的，这为Lach(2002)[16]、Gerhard(2004)[17]等人的研究提供了新的经验证据。在考虑到不同工业化发展阶段的影响后可以发现，在不同的工业化发展阶段中，政府资助对企业R&D投入的影响差异比较显著，且随着工业化程度的提高，政府资助的效果变得越来越好：在工业化初期阶段，政府资助对企业R&D投入的影响程度为1.7340(即6.8730+(-5.1390))，说明政府对企业R&D资助每增加一个单位，企业自身的R&D投入将增加1.7340个单位；在工业化中期阶段，政府资助对企业R&D投入的影响程度为2.5190(6.8730+(-4.3540))，即政府对企业R&D资助每增加一个单位，企业自身的R&D投入将增加2.5190个单位；在工业化后期，政府对企业的R&D资助对企业自身R&D投入的影响提高到6.8730。不同工业化阶段中，模型估计结果如下所示：

在工业化初期，即D3=1，则模型变为：

Y=-33098.3120+(6.8730-5.1390)*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5 +83.9440*X6-0.3420*X7+0.7280*X8

在工业化中期，即D2=1，则模型变为：

Y=-33098.3120+(6.8730-4.3540)*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5+ 83.9440*X6 -0.3420*X7+0.7280*X8

在工业化后期，即D2=0且D3=0，则模型变为：

Y=-33098.3120+6.8730*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5+83.9440*X6-0.3420*X7+0.7280*X8

总之，随着工业化阶段的提升，政府对大中型工业企业的R&D经费资助对企业自身R&D投入的杠杆效应越来越大。特别地，当进入工业化后期时，政府对企业R&D资助的杠杆效应显著增加。

2.表3的估计结果显示，p也是成立的，即政府资助效果将随着政府资助对象的不同而有所不同。其中，政府对科研机构的R&D经费资助对企业自身的R&D投入产生显著的负面影响，这与Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]的中性结论和师萍等(2007)[19]等正向杠杆效应的研究结论不同。本文估计结果显示，政府对科研机构R&D经费资助每增加一个单位，企业R&D经费投入会减少0.3420个单位。与此不同的是，政府对高等院校的R&D经费资助会促进企业R&D投入的增加，这与Van Pottelsberghe de la Potterie(2008)[21]研究结论相同，而与师萍等(2007)[19]结论不同。本文估计结果表明，政府对高等院校R&D经费资助每增加一个单位，企业R&D经费投入会增加0.7280个单位，即引致作用非常显著。

3.随着资助对象的不同，政府资助的效果存在较大差异。政府对企业和高等院校R&D资助会引致企业自身R&D投入，政府对科研机构的R&D资助会对企业R&D投入产生不利影响。而且，政府资助效果受到工业化阶段的显著影响。所以要评价政府资助的整体效果不能一概而论。如果政府资助在企业、科研机构、高等院校之间的分配比例为10%、75%和15%(赵付民等，2006)[22]，则政府资助对企业R&D投入的影响程度为0.0261(1.7340*10%-0.3420*75%+0.7280*15%)，这说明政府资助对企业R&D投入的杠杆效应非常微弱。从2003-2014年政府对科研机构、高等学校、企业R&D资助平均占比水平来看，分别为61.26%、20.62%和14.76%。按照这一比例测算，在工业化初期，中国政府资助对企业R&D投入的影响程度为0.1435(1.7340*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)，即政府资助经费每增加1个单位，能够促使企业R&D投入增加0.1435个单位，虽表现为杠杆效应，但影响程度较小；在工业化中期阶段，影响程度为0.2432(2.5190*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)，说明政府资助每增加1个单位，企业R&D经费投入就会增加0.2432个单位；在工业化后期，影响程度变为0.7962(6.8730*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)。可见，按照目前政府资助分布情况，政府资助的效果仍表现为杠杆效应，总体上对企业R&D投入起到推动作用。如果政府资助继续偏好科研机构的话，从促进企业R&D投入角度考虑，政府资助效果就会大大减弱。

按照上文研究结果，政府应将R&D资助更多地投向企业或高等院校，这样更有利于促进企业自身R&D投入的提高。如果政府将R&D经费全部投向科研机构，则会对企业自身R&D投入产生挤出效应。如果政府R&D只投向科研机构和高等院校，则对科研机构的资助比例最多不能超过32%，否则就会对企业R&D投入产生挤出效应；如果政府R&D只投向企业和科研机构，则该比例可达到83.5%；如果政府保持目前对企业资助比例不变，即14.76%，则对科研机构R&D经费资助比例最大不能超过80%。政府在这些资助比例基础上应进一步减少对科研机构的直接资助，增加对企业和高等院校的直接R&D资助比例。但有两点需要注意：一是这种政府资助科研机构R&D的投入所产生的挤出效应需要进一步研究。因为我国的科研机构正在进行企业化转制的改革，每年会有一批事业编制的科研单位转制为企业，其相应的统计数据口径会从科研单位转为企业R&D，但具体的转制结构性数据尚难获取，这也是本文的不足并需要进一步研究的地方。二是政府资助投向企业的比例的“最优区间”需要进一步研究。Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]指出，在OECD国家中，政府直接资助率(即政府资助企业R&D经费占企业R&D投入的比例)为13%左右时，政府对企业R&D资助对企业R&D投入的杠杆效应达到最大，而当直接资助率超过25.4%时，将会对企业R&D投入产生挤出效应。按照这一资助率的计算方法，中国2003-2014年政府直接资助率平均值为4.66%，甚至近年来有所下降，2014年政府直接资助率4.3%为这一区间的最低值，远远低于13%的OECD国家标准，即使按照赵付民等(2006)[22]所设定的合理区间6%-12%和18%-24%，中国目前的这一比率也比较低。

除此以外，上文研究还发现，大中型工业企业销售收入、银行等金融机构对企业的R&D贷款、其他渠道的R&D经费等因素对企业R&D投入存在显著的正向影响，说明金融约束和资金可得性是影响企业R&D投入的重要因素。企业收入越多，金融市场越发达，企业R&D经费来源渠道越广泛，企业R&D投入就会越多。大中型工业企业个数对企业R&D投入有正向影响，即大中型工业企业越多，企业R&D投入越高。原因在于：当一个地区的大中型工业企业越多，企业间竞争就会更加激烈，为了提升和保持企业自身的竞争力，培育核心竞争优势，企业往往会加大R&D投入，提高创新能力和创新水平。而且，一个地区大中型工业企业越多，该地区的创新环境，包括政府意识、政策环境、融资环境、成果转化环境等相对就会越好，这有利于企业R&D活动的开展，对企业R&D投入存在正向激励。

五、结论与政策含义

(一)研究结论

本文利用中国大中型工业企业省际面板数据，从促进企业R&D投入的角度，分析政府资助效果及效果变化情况，以及政府资助对象选择对资助效果的影响。本文研究结论主要包括：

1.中国政府对企业直接的R&D资助对企业自身R&D投入存在杠杆效应，且这一杠杆效应随着工业化阶段的提升而不断增强。在工业化较低、工业化中等和工业化较高三个阶段，政府对企业的R&D资助对企业自身R&D投入的影响分别为1.7340、2.5190、6.8730。这可从市场竞争效应、预期效应、重叠效应与创新环境改善效应、风险分担效应等方面进行理解。政府资助对企业R&D投入不存在“U型”曲线或“倒U型”曲线的影响路径。

2.政府资助对象选择对资助效果有显著影响。政府对科研机构的R&D经费投入对企业自身R&D投入将产生挤出效应，政府对科研机构R&D经费每增加一个单位，企业R&D经费投入会减少0.3420个单位。政府对高等院校的R&D资助会促进企业R&D经费投入的增加，政府对高等院校R&D经费资助每增加一个单位，企业R&D经费投入会增加0.7280个单位。

3.总体而言，从促进企业R&D投入角度看，中国政府资助效果表现为杠杆效应，但由于政府资助过分偏好科研机构，杠杆效应大大减弱。如果政府资助在企业、科研机构、高等院校之间的分配比例为10%、75%和15%(赵付民等，2006)[22]，则政府资助对企业R&D投入的影响程度为0.0261(1.7340*10%-0.3420*75%+0.7280*15%)。根据张金胜等(2011)[26]，从中国政府资助平均水平来看，科研机构获得政府资助经费占总额的65%左右，高等院校仅为20%，企业为12.7%左右。按照这一比例测算，在工业化初期、工业化中期、工业化后期，中国政府资助对企业R&D投入的影响程度为0.1435、0.2432和0.7962。

4.金融约束和资金可得性是影响企业R&D投入的重要因素。企业收入越多，金融市场越发达，企业R&D经费来源越广泛，企业R&D投入就会越多。大中型工业企业个数对企业R&D投入有正向影响，因为一个地区的大中型工业企业越多，企业间竞争就会越激烈，从而企业就会更愿意通过提高R&D投入来保持和提升自身产品的竞争力。而且，一个地区大中型工业企业越多，该地区的创新环境相对就会越好，从而有利于企业R&D活动的开展，对企业R&D活动有正向激励。

(二)政策启示与建议

1.应增加政府R&D经费资助，继续采取多种手段引导社会各界提高R&D资助总量和强度。一方面，根据发达国家的R&D投入统计规律，在工业化发展的第二阶段，政府R&D投入占全社会R&D经费的比重通常在30%-50%，而在工业化第三阶段，这一比例大约维持在30%，2014年我国政府R&D投入占全社会R&D经费的比重为20.25%，低于以上经验标准，而且，根据《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，到2010年止，研发强度应达到2%[27]，但实际上2010 年该数据为1.73%，在2013年才突破2%。另一方面，当前我国经济结构上供给与需求不平衡的矛盾突出，需求结构变化对供给侧提出了结构性改革的要求，这种结构性改革目标能否实现的关键就在于R&D的投入所带来的创新，尤其对于中国这样的后发国家，完全依靠市场力量已经无法实现发达国家通过企业R&D投入所带来的产品创新效应，因为市场对创新性产品的需求发展中国家可以通过国际贸易渠道得到满足，这种“后发劣势”会为中国企业的创新性R&D投入带来风险，在此背景下政府资助由于可以分担微观主体无法承担的风险而更容易引导企业R&D经费投入的增加。

2.改善政府R&D经费的投入结构。一方面，政府R&D经费资助对象应从科研机构向企业、高等院校倾斜，除了保证科研机构的一些与国防、重大技术突破等方面有关的经费保障外，应尽量将经费投向企业和高等院校，这有利于刺激企业自身R&D经费投入。在当前背景下，政府应通过R&D经费资助引导以企业为主体的产学研合作模式的形成，加强企业作为技术创新主体的地位和作用。政府应将对产学研联盟的R&D经费支持直接投向企业，而不是简单投向那些与企业R&D活动重复性和竞争性较强的科研机构，这不仅有利于引导企业R&D投入的增加，也有利于解决科研机构的R&D经费问题，提高科技成果推广率。随着工业化程度的提高，政府加大对企业R&D资助的“四两拨千斤”效果会更加明显。另一方面，要发挥科技创新在全面创新中的引领作用，加强基础研究[1]。加强基础研究，能够保持R&D活动的持续性和系统性，为后续R&D活动提供必要的支撑，而且能够避免对企业R&D投入产生挤出效应。具体而言，政府应提高基础研究领域的经费投入，引导高等院校、科研机构(不进行企业化改制)更加重视基础研究工作，提高对基础研究工作的经费投入比例，中国目前基础研究经费投入远远不够，投入比例上与发达国家的差距明显。

3.不同地区的政策制定者应根据本地区工业化发展阶段，测算政府R&D经费投入比例及投入结构，指导本地区R&D政策的制定和执行。政策制定者应针对不同部门和/或行业制定差别化的科技和创新政策，引导R&D经费投向对国民经济发展有关键支撑作用的行业，应对战略性新兴产业和高技术产业的早中期、初创期创新型企业发展提供支持[2]。同时，除了对不同行业、不同工业化阶段的企业，政府引导方式应有所差异外，也要保持政府资助的稳定性，通常来讲，政府资助越稳定，就会越有效。政府资助的不确定性越大，对企业R&D活动的杠杆效应就会越小(Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie，2003)[5]。另外，政府资助方式和额度应具体分析，间接资助所产生的杠杆效应没有争议，就效果而言虽然本文的验证结论证明了直接资助总体上具有正向激励的作用，但应当进一步分析直接资助率的临界点，例如，Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]指出，OECD国家的直接资助率达到25.4%时就政府对企业R&D的直接资助会从杠杆效应变为挤出效应，这也是本文需要进一步深入研究的地方。

4.要建立健全企业R&D活动开展的支撑条件，减少硬性约束，且增加边际投入倾向。减少金融约束和资金约束是首要环节，金融创新对技术创新具有重要的助推作用。要有效促进企业R&D投入，政府应继续完善有利于企业R&D活动的金融支持体系，要进一步完善政府投入、直接融资、间接融资、鼓励政策和监管机制等制度安排，健全科技和金融结合机[2]。同时，借鉴发达国家科技金融发展的先进经验，各地政府应因地制宜、先行先试，不断创新科技金融工具，大力发挥科技银行(如中关村银行)等政策性银行的作用，提高R&D贷款规模，大力推进知识产权质押、科技物业资产证券化、集合票据、产业投资基金、未来收益权质押等业务的发展，积极鼓励科技中小企业的R&D投入。同时，政府应采取措施提高企业的边际R&D投入倾向，这需要继续改善R&D创新环境，包括加强知识产权保护、完善政府采购政策等，降低企业R&D活动的预期风险。

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(本文责编：辛城)

The Impact of Government Funding on Business R&D Expenditure

GUO Ying-feng1，GU Wei-yu2，WU Tianyue3，WANG Li-yong4

(1.SchoolofMarxismStudies，RUC，Beijing100187，China;2.SchoolofEconomics，CUFE，Beijing100081，China；3.MathematicsDept，UniversityofWashington，Seattle，WA98105，USA;4.SchoolofStatisticsandMathematics，CUFE，Beijing100081，China)

Abstract：With panel data and TSLS and from the perspective of increasing R&D investment of enterprises，the paper studies the effects of government R&D funding and its influencing factors.The results show that the effects of government investment are influenced by stages of industrialization and the choices of government subsidies objects.The effect of goverment R&D investment in enterprises on R&D investment from enterprises is strongly positive，and the effect becomes stronger and stronger with the enhancement of industrialization；Government R&D investment in research institutions has a negative impact on corporate R&D investment，however，the impact of government R&D investment in universities on firm R&D investment is positive；As a whole，the effect of government R&D subsidies in China on R&D investment of enterprises is positive，however，the effect fades because of governments’preference to research institutions；The rate of government subsidy is about 4.6%，which is very low.Availability of funds has significantly positive impacts.

Key words:government funding；business R&D expenditure；effect；influencing factors

中图分类号：F426

文献标识码：A

文章编号：1002-9753(2016)03-0162-13

作者简介：郭迎锋(1977-)，男，山西洪洞人，中国人民大学马克思主义学院经济学博士研究生。通讯作者：顾炜宇。

基金项目：中央财经大学科研创新团队支持计划“科技金融机制研究：基于传统产业与战略性新兴产业耦合互动的视角”；中国博士后科学基金特别资助项目“地方金融监管体系构建研究——效能视角”(2013T60221)；中国民政部公开招标项目“我国重点行业风险管理识别与评估研究”；中央财经大学经济学院2011协同创新及未来科研项目预研究基金项目“互联网金融研究——创新逻辑、风险及监管”。

收稿日期：2015-09-20修回日期：2016-03-10